Les 25 principaux cas d'usage de l'IA générative dans la finance
J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Toutes les implémentations d'IA que j'ai vues suivaient le même schéma : des projets pilotes impressionnants en présentation, mais qui échouaient en production.
Cela change. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne réellement, sur la base d'implémentations vérifiables.
- Pour les entreprises de services financiers
- Pour les fonctions finance dans les entreprises non financières.
Fonctions finance dans les entreprises non financières
1-Automatisation des fonctions comptables
Les modèles transformers spécialisés aident les unités financières à automatiser des fonctions telles que l'audit et les comptes fournisseurs, y compris la capture et le traitement des factures. Grâce aux fonctions d'apprentissage profond, GPT modèles spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux d'automatisation élevés dans la plupart des tâches comptables.
Entreprises de services financiers
2-Finance conversationnelle
Les modèles d'IA générative peuvent produire des réponses plus naturelles et pertinentes au contexte, car ils sont entraînés à comprendre et à générer des schémas de langage semblables à ceux des humains. Ainsi, l'IA générative peut améliorer considérablement les performances et l'expérience utilisateur des systèmes d'IA conversationnelle financière et des chatbots en fournissant des interactions plus précises, engageantes et nuancées avec les utilisateurs.
La finance conversationnelle offre aux clients :
- Un support client amélioré
- Des conseils financiers personnalisés
- Des notifications de paiement
- La génération de documents, tels que des synthèses d'investissement ou des demandes de prêt.
Par exemple, Morgan Stanley emploie des chatbots propulsés par OpenAI pour aider les conseillers financiers en exploitant la recherche et les données internes de l'entreprise comme source de connaissances.
Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, vous pouvez consulter notre article sur les cas d'usage de l'IA conversationnelle dans le secteur des services financiers. Pour explorer les nombreuses façons dont l'IA conversationnelle peut améliorer les opérations de service client, consultez notre article dédié à l'IA conversationnelle pour le service client.
3-Génération d'explications de refus adaptées aux demandeurs
L'IA joue un rôle important dans le secteur bancaire, en particulier dans les processus de décision de prêt. Elle aide les banques et institutions financières à évaluer la solvabilité des clients, à déterminer des limites de crédit appropriées et à fixer le prix des prêts en fonction du risque.
Cependant, les décideurs comme les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires sur les décisions fondées sur l'IA, telles que les motifs de refus de demande, afin de favoriser la confiance et d'améliorer la sensibilisation des clients pour de futures demandes.
Un réseau antagoniste génératif (GAN) conditionnel, un type d'IA générative, a été utilisé pour générer des explications de refus conviviales. En organisant les motifs de refus de manière hiérarchique, du simple au complexe, un conditionnement à deux niveaux est employé pour générer des explications plus compréhensibles pour les demandeurs.
Figure 1 : Explications de refus de prêt générées par l'IA1
Exemple concret de génération de script
Dans une étude de cas, l'équipe des relations investisseurs anticipe une forte réaction du marché aux résultats financiers trimestriels de l'entreprise et doit préparer un script complet et des questions potentielles d'investisseurs pour l'appel de présentation des résultats.2
Un analyste importe les données financières du trimestre actuel et des trimestres précédents dans un tableur et utilise un outil d'IA générative. L'IA reçoit le contexte des appels de présentation des résultats passés et des informations spécifiques pour générer des commentaires pertinents.
L'outil d'IA génère un script pour l'appel de présentation des résultats, y compris les questions probables des investisseurs et les réponses. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, met en évidence les questions clés des investisseurs et le prépare pour l'examen de la direction et la préparation du directeur financier.
Back-office
4-Modernisation du code des systèmes existants
Les banques exécutent encore des logiciels écrits en COBOL des années 1970 et 80s. Trouver des développeurs qui connaissent COBOL est presque impossible, mais ces logiciels gèrent des transactions critiques et ne peuvent pas simplement être désactivés.
Les modèles d'IA générative peuvent :
- Lire le code existant en COBOL, Fortran ou d'autres anciens langages
- Le convertir vers des langages modernes comme Python ou Java
- Maintenir la même logique métier tout en améliorant les performances
- Générer de la documentation expliquant ce que fait réellement le code
Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais au cœur de ses efforts de développement et d'amélioration d'applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA, en repérant les erreurs avant le déploiement, mais c'est l'IA qui fait le gros du travail.
Les coûts technologiques représentent environ 10 % des dépenses d'une banque type. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliore directement la rentabilité.3
5-Modernisation des applications
Les banques cherchent à éviter de dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans des efforts de modernisation. Les modèles d'IA générative d'entreprise peuvent convertir le code des langages logiciels existants vers des langages modernes, permettant ainsi aux développeurs de valider le nouveau logiciel et de gagner un temps considérable.
Les employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un aspect important du développement et de l'amélioration des applications.4
6-Génération automatisée de documents
Les banques produisent des milliers de documents chaque jour : synthèses d'investissement, demandes de prêt, rapports clients et soumissions réglementaires. Ces documents sont basés sur des modèles, mais leur personnalisation prend du temps.
L'IA générative gère désormais cela :
- Générer des documents professionnels à partir de simples prompts
- Extraire les données pertinentes de plusieurs systèmes
- Appliquer une mise en forme appropriée selon le type de document et le destinataire
- Assurer la cohérence avec les exigences réglementaires
7-Prévisions et analyses financières
L'IA générative améliore les prévisions en apprenant des données financières historiques pour saisir des schémas et des relations complexes. Lorsqu'ils sont correctement fine-tunés pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces modèles font des prédictions sur :
- Les mouvements des prix des actifs
- Les trajectoires des taux d'intérêt
- Les probabilités de défaut de crédit
- La volatilité des marchés
- Les tendances des indicateurs économiques
L'expression clé : « correctement fine-tunés ». Les modèles prêts à l'emploi hallucinent et font des prédictions confiantes à partir de schémas qui n'existent pas. Les banques qui réussissent avec les prévisions par IA investissent massivement dans l'entraînement des modèles sur leurs données spécifiques et la validation des résultats par rapport au jugement d'experts.
8- Prédictions de marché
En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, notamment les prix des actions, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.
Exemple concret
Une institution financière asiatique mène un PoC pour fournir une fonctionnalité de prompt-to-report à 2 000 analystes et utilisateurs.3
9-Génération de rapports financiers
Reporting automatisé
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs à partir des données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :
- Bilans
- Comptes de résultat
- Tableaux de flux de trésorerie
Cette automatisation rationalise le processus de reporting, réduit l'effort manuel et garantit la cohérence, l'exactitude et la livraison rapide des rapports.
10- Reporting basé sur des scénarios
L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à assurer la conformité à toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.
Découvrez les cas d'usage de la génération de texte par IA et des exemples concrets.
11-Détection de la fraude
L'IA générative peut être utilisée pour la détection de la fraude dans la finance en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples générés peuvent aider à entraîner et à enrichir les algorithmes d'apprentissage automatique afin de reconnaître et de différencier les schémas légitimes et frauduleux dans les données financières.
La compréhension renforcée des schémas de fraude permet à ces modèles d'identifier les activités suspectes avec plus de précision et d'efficacité, ce qui conduit à une détection et une prévention plus rapides de la fraude. En intégrant l'IA générative dans les systèmes de détection de la fraude, les institutions financières peuvent :
- Améliorer la sécurité et l'intégrité globales de leurs opérations
- Minimiser les pertes dues à la fraude
- Maintenir la confiance des consommateurs
Découvrez comment les logiciels d'IA juridique peuvent aider à prendre des mesures contre les activités frauduleuses.
Exemple concret
Mastercard avait besoin d'un moyen plus rapide et plus précis de détecter les transactions frauduleuses, car les fraudeurs exploitaient les données de cartes de paiement volées. En utilisant l'IA générative, Mastercard a analysé les données de transaction de millions de commerçants pour prédire et détecter les cartes compromises, aidant ainsi les banques à les bloquer plus rapidement et à prévenir la fraude.
Résultats :
- Doublé le taux de détection des cartes compromises.
- Réduit les faux positifs dans la détection de la fraude.
- Augmenté la vitesse de détection de la fraude chez les commerçants.
12-Répondre aux demandes des régulateurs
En tant qu'acteurs d'un secteur fortement réglementé, les banques reçoivent régulièrement des demandes des régulateurs.
Exemple concret
Les banques mènent des PoC pour voir si elles peuvent utiliser des LLMs pour répondre aux demandes simples et moins critiques des régulateurs. 3
13-Gestion de portefeuille
Gestion dynamique de portefeuille
Une autre application financière de l'IA générative peut être l'optimisation de portefeuille. En analysant les données financières historiques et en générant divers scénarios d'investissement, les modèles d'IA générative peuvent aider les gestionnaires d'actifs et les investisseurs à identifier la gestion d'actifs et de patrimoine optimale, en tenant compte de facteurs tels que :
- Tolérance au risque
- Rentabilités attendues
- Horizons d'investissement.
14-Indices personnalisés
Ces modèles peuvent simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements afin de mieux comprendre les impacts potentiels sur la performance du portefeuille. Cela permet aux professionnels de la finance de développer et de fine-tuner leurs stratégies d'investissement, d'optimiser les rendements ajustés au risque et de prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion de leurs portefeuilles. Cela conduit finalement à de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou institutions.
15-Gestion des risques
Tests de résistance
L'IA générative peut simuler des conditions de marché extrêmes qui ne se sont pas produites dans les données historiques, permettant aux institutions financières de mieux se préparer à des événements rares mais à fort impact.
16-Modélisation du risque de crédit
Les modèles d'IA peuvent générer des profils d'emprunteurs synthétiques pour tester la robustesse des modèles de risque de crédit, améliorant ainsi la précision de la notation de crédit et des prédictions de défaut.
17-Détection d'Anomaly
Les modèles d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les schémas normaux des transactions et à générer des points de données proxy des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela aide à identifier les activités potentiellement frauduleuses ou les schémas de transaction inhabituels qui pourraient indiquer un blanchiment d'argent.
18-Données synthétiques pour l'entraînement
Étant donné que les transactions frauduleuses réelles sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activité frauduleuse, aidant ainsi à entraîner de meilleurs algorithmes de détection.
19-Génération de données synthétiques
Les données financières des clients sont propriétaires et réglementées par le GDPR, le CCPA et d'autres lois sur la confidentialité. Cela crée des problèmes :
- Impossible de partager des données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement des modèles
- Impossible d'utiliser les données de production dans les environnements de développement/test
- Impossible de mener des recherches sans risquer des violations de confidentialité
Les données synthétiques permettent :
- Entraîner des modèles d'apprentissage automatique sans exposer les informations des clients
- Tester la résistance des systèmes avec des volumes de données réalistes
- Valider les modèles sur divers segments de clientèle
- Partager des données avec des partenaires pour les tests d'intégration
Les clients synthétiques ont des scores de crédit, des schémas de transaction, des niveaux de revenus et des comportements financiers réalistes, mais ce ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de confidentialité ne se produit.
Étant donné que les informations clients sont des données propriétaires pour les équipes financières, leur utilisation et leur réglementation posent des défis. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la confidentialité telles que le GDPR et le CCPA.
Exemple concret de génération de données synthétiques
Morgan Stanley a relevé le défi d'optimiser les opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions conseiller-client grâce à des outils d'IA avancés, tout en maintenant la sécurité des données et en minimisant les erreurs.
Ils se sont associés à OpenAI pour mettre en œuvre une plateforme d'IA générative destinée à synthétiser les données de recherche. Ils ont piloté l'outil auprès de 900 conseillers et prévu un déploiement plus large.
20-Trading algorithmique & stratégies d'investissement
21-Analyse de scénarios
Ces modèles peuvent simuler divers scénarios de marché, aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à comprendre les risques et rendements potentiels dans différentes conditions.
Selon Dimension Market Research, la taille du marché mondial de l'IA générative dans le trading devrait atteindre USD 208.3 millions d'ici 2024 et USD 1 705.1 millions d'ici 2033. En 2024, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 26,3 %.5
22-Développement de produits
Portefeuilles d'investissement personnalisés
L'IA générative peut analyser les profils, les préférences et les objectifs financiers de chaque investisseur afin de générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Cela est particulièrement utile pour les robots-conseillers et les plateformes de gestion de patrimoine.
Produits d'assurance personnalisés
L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés en fonction des profils de risque individuels, générant des conditions et des structures de tarification uniques pour différents clients.
23-Souscription & tarification
Modèles de tarification dynamique
L'IA générative peut aider les assureurs et les prêteurs à développer des modèles de tarification dynamique qui s'ajustent en temps réel en fonction des nouvelles données, des conditions du marché et du comportement individuel des clients.
Évaluation des risques
L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant les souscripteurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.
Applications courantes
24-Réponse aux questions financières
En exploitant sa compréhension des schémas du langage humain et sa capacité à générer des réponses cohérentes et adaptées au contexte, l'IA générative peut fournir des réponses précises et détaillées aux questions financières posées par les utilisateurs.
Ces modèles peuvent être entraînés sur de grands datasets de connaissances financières pour répondre à un large éventail de requêtes financières avec des informations appropriées, y compris des sujets tels que :
- Les principes comptables
- Les ratios financiers
- L'analyse des actions
- La conformité réglementaire
Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance par rapport à d'autres modèles génératifs.
Figure 2. La capacité de BloombergGPT, GPT-NeoX et FLAN-T5-XXL à retrouver les noms des PDG des entreprises6
25-Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, une approche au sein du NLP, classe les textes, images ou vidéos selon des tonalités émotionnelles négatives, positives ou neutres. En obtenant des informations sur les émotions et les opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou produits sur la base de ces résultats.
Les institutions financières peuvent tirer parti de l'analyse des sentiments pour mesurer leur réputation de marque et la satisfaction de leurs clients à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions des centres de contact ou d'autres sources.
Par exemple, Bloomberg a annoncé son modèle génératif fine-tuné pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer l'analyse des sentiments, la classification d'actualités et d'autres tâches financières, en réussissant les benchmarks.
Figure 3 : Comment BloombergGPT performe dans deux grandes catégories de tâches de NLP : spécifiques à la finance et généralistes7
Défis de l'IA générative dans le secteur financier et conseils pour les surmonter
- Exactitude des données : « Bien que l'IA améliore considérablement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à des problèmes importants de qualité des données. » comme l'indique la Banque centrale européenne. Il existe un risque que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les modèles de fondation produisent des résultats comportant davantage d'erreurs. Lors de l'alimentation des modèles de fondation, la qualité et l'exactitude des données sont des facteurs cruciaux.8
- Biais dans les modèles : Les modèles d'IA peuvent hériter de biais des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui entraîne des décisions injustes ou faussées, notamment dans des domaines comme la notation de crédit ou les recommandations d'investissement.
- Pour détecter de tels biais d'IA, les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable.
- Généralisation limitée : Les entreprises peuvent soit utiliser des large language models, soit fine-tuner des LLMs pour leurs cas d'usage. Les modèles prêts à l'emploi peuvent ne pas être performants dans des contextes financiers spécifiques et hautement spécialisés sans un fine-tuning approprié, ce qui pourrait produire des résultats inexacts ou non pertinents.
- Adoptez des outils LLMOps pour construire, tester, surveiller et fine-tuner vos LLMs plus efficacement.
- Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué dans la finance où les décisions reposent sur des données précises, entraînant de mauvais conseils d'investissement ou des manquements réglementaires.
- Appliquez des outils de sécurité LLM et l'IA extractive pour surmonter ce problème et garantir l'exactitude des modèles.
- Réglementations : Le secteur financier est très réglementé, et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, ce qui pose des défis pour assurer la conformité avec des cadres juridiques en évolution.
- Déployez des outils de gouvernance de l'IA et construisez un inventaire d'IA pour garantir la conformité de l'IA.
- Sécurité des données : Les données financières sont sensibles, et garantir que les systèmes d'IA les traitent de manière sécurisée, en prévenant les violations ou les utilisations abusives, est crucial pour maintenir la confiance des clients et éviter les sanctions réglementaires.9
Ajouter comme source préféréeDépenses en IA générative et attentes du marché
Les simulations et prévisions financières produites à l'aide de l'IA générative d'entreprise sont bénéfiques pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, notamment le gain de temps, les grands ensembles de données et la puissance de calcul, elle peut mal fonctionner et exposer des données sensibles, posant des risques de sécurité. Ces défis peuvent affecter spécifiquement les processus financiers et la fonction finance dans son ensemble.
- D'ici 2030, le secteur bancaire devrait dépenser 84.99 milliards de dollars américains pour l'intelligence artificielle générative (IA), avec un taux de croissance annuel composé remarquable de 55.55 pour cent.10
- Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de l'IA générative dans le secteur bancaire pourrait entraîner une création de valeur annuelle de $200 milliards à $340 milliards, soit 2.8 à 4.7 pour cent des revenus totaux du secteur. Cette création de valeur proviendrait principalement d'une productivité accrue.11
Pour des informations supplémentaires sur l'automatisation dans le secteur financier, explorez notre article sur l'automatisation intelligente dans les services bancaires et financiers.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Journal des modifications
10 mises à jourSuppression de la section « Bonnes pratiques des banques qui ont réussi ».
Mise à jour de la section « Bonnes pratiques pour l'application de l'IA générative dans le secteur financier ».
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.
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